AI 自動化的規模正在快速擴大，但財務回報卻沒跟上腳步。根據麥肯錫最新調查，44% 的企業已經在全企業範圍內導入 AI，但能明確歸因財務效益的企業僅 37%，真正達到「顯著回報」門檻的更只有 6%。真正拉開差距的關鍵，往往不是選了哪個模型，而是餵給模型的文件資料，是否已經整理成 AI 讀得懂的樣子。
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AI自動化規模擴大不等於財務回報。本文從資料整備成熟度、風險成本、擴展性三面向，解析企業如何評估AI自動化投資報酬率，並附上實際部署案例。
